1、处理包含数据的文件
最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：
TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U3') dtype('<U3') dtype('<U3')
作为一个Python新手，遇到这个问题后花费了挺多时间，在网上找了许多大神们写的例子，最后终于解决了。
总结如下：
（1）出现此问题的原因是：目的是想计算两个数组间的差值，但数组中的元素不是数据类型（float或int等），而是str类型的。
（2）解决方法：在为空数组添加数据过程中，将每个数据强制转化为float型。
如将“character.append(dataSet[i][:-1])”修改为“ character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])”
现将利用Python读取txt文件的过程总结如下：
python版本为python3.6
from numpy import * import random #读取数据函数,返回list类型的训练数据集和测试数据集 def loadData(fileName): trainingData=[] testData=[] with open(fileName) as txtData: lines=txtData.readlines() for line in lines: lineData=line.strip().split(',') #去除空白和逗号“,” if random.random()<0.7: #数据集分割比例 trainingData.append(lineData) #训练数据集 else: testData.append(lineData) #测试数据集 return trainingData,testData #输入数据为list类型,分割数据集，分割为特征和标签两部分，返回数据为np.narray类型 def splitData(dataSet): character=[] label=[] for i in range(len(dataSet)): character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]]) label.append(dataSet[i][-1]) return array(character),array(label)
#__author__=='qustl_000' #-*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import Function fileName="1.txt" trainingData,testData=Function.loadData(fileName) trainingCharacter,trainingLabel=Function.splitData(trainingData) testCharacter,testLabel=Function.splitData(testData) diff1=np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1))-trainingCharacter print('测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：') print(np.tile(testCharacter[0],1))) print('训练数据集：') print(trainingCharacter) print('作差后的结果：') print(diff1)
（3）运行结果：
测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维： [[ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ] [ 1.5 60. ]] 训练数据集： [[ 1.5 40. ] [ 1.5 50. ] [ 1.6 40. ] [ 1.6 50. ] [ 1.6 60. ] [ 1.6 70. ] [ 1.7 60. ] [ 1.7 70. ] [ 1.7 80. ] [ 1.8 60. ] [ 1.8 80. ] [ 1.8 90. ] [ 1.9 90. ]] 作差后的结果： [[ 0. 20. ] [ 0. 10. ] [ -0.1 20. ] [ -0.1 10. ] [ -0.1 0. ] [ -0.1 -10. ] [ -0.2 0. ] [ -0.2 -10. ] [ -0.2 -20. ] [ -0.3 0. ] [ -0.3 -20. ] [ -0.3 -30. ] [ -0.4 -30. ]]
数据集如下：
1.5,40,thin 1.5,50,fat 1.5,60,fat 1.6,thin 1.6,70,fat 1.7,thin 1.7,80,fat 1.8,thin 1.8,90,fat 1.9,thin 1.9,fat
在进行文本的情感分类时，从电影评论数据集网站上下载数据集后，发现数据集中存在许多不需要的符号。截取部分包含多余字符的数据如下：
下载数据集后，所有txt文件存放在两个文件夹：“neg”(包含消极评论)和“pos”(包含积极地评论)中。
两者的存放目录如下：“F:\Self_Learning\机器学习\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken”。后面需要用到文件路径，此路径可根据自己存放目录修改。
主要涉及到的python操作有：多余字符的删除、文件夹中多文件的操作。
2.1 多余字符的删除
首先，我们要删除多余的符号，获得干净的数据。
经过查找资料，知道删除一条文本数据中不需要的符号，可以通过re.sub(chara,newChara,data)函数实现，其中chara是需要删除的字符，newChara是删除字符后相应位置的替换字符，data是需要操作的数据。比如下面的代码，指的是删除lines中包含的前面列出的字符，并用空白替换：
2.2 python对多文件的操作
下面的程序中，pathDirPos指的是所有积极评论的txt文件所在的目录，在此指的是“F:\Self_Learning\机器学习\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken\pos”。child就是获得的每个txt文件全名。
2.3 电影评论数据集预处理
下面给出对于电影评论数据集的预处理程序（python3.6）.
'''获取数据，并去除数据中的多余符号,返回list类型的数据集''' def loadData(pathDirPos,pathDirNeg): posAllData = [] # 积极评论 negallData = [] # 消极评论 # 积极评论 for allDir in pathDirPos: lineDataPos = [] child = os.path.join('%s' % allDir) filename = r"review_polarity/txt_sentoken/pos/" + child with open(filename) as childFile: for lines in childFile: linestring = re.sub("[\n\.\!\/_\-$%^*(+\"\')]+|[+―()?【】“”！:,lines) line = linestring.split(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符） for strc in line: if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词 lineDataPos.append(strc) posAllData.append(lineDataPos) # 消极评论 for allDir in pathDirNeg: lineDataneg = [] child = os.path.join('%s' % allDir) filename = r"review_polarity/txt_sentoken/neg/" + child with open(filename) as childFile: for lines in childFile: linestring = re.sub("[\n\.\!\/_\-$%^*(+\"\')]+|[+―()?【】“”！:,lines) line = linestring.split(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符） for strc in line: if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词 lineDataneg.append(strc) negallData.append(lineDataneg) return posAllData,negallData '''划分数据集，将数据集划分为训练数据和测试数据,参数splitPara为分割比例''' def splitDataSet(pathDirPos,pathDirNeg,splitPara): trainingData=[] testData=[] traingLabel=[] testLabel=[] posData,negData=loadData(pathDirPos,pathDirNeg) pos_len=len(posData) neg_len=len(negData) #操作积极评论数据 for i in range(pos_len): if(random.random()<splitPara): trainingData.append(posData[i]) traingLabel.append(1) else: testData.append(posData[i]) testLabel.append(1) for j in range(neg_len): if(random.random()<splitPara): trainingData.append(negData[j]) traingLabel.append(0) else: testData.append(negData[j]) testLabel.append(0) return trainingData,traingLabel,testData,testLabel
以上这篇对python .txt文件读取及数据处理方法总结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程小技巧。
您可能感兴趣的文章:
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
